4 yang dapat berguna.
Gambar 1. Akar ilmu data mining
Berdasarkan akar keilmuannya, terdapat 4 empat akar bidang ilmu yang
terdapat dalam data mining
yaitu statistik, database system, artificial
intelligence, pattern recognition. [6]
2.3. Association Rule Mining Analisis asosiasi atau assocciation rule
mining adalah teknik data mining untuk menemukan aturan asosiatif antara
kombinasi item[7]. Aturan ini biasanya digunakan pada tempat-tempat yang
melakukan transaksi dengan minimal dua item transaksi yang dilibatkan.
Ada dua parameter penting dalam association rules mining yang berfungsi
dalam pembentukan
rules, yaitu
Support nilai
penunjang dan
confidence nilai kepastian.
2.4. Algoritma Apriori Algoritma A-priori adalah salah satu
algoritma yang digunakan pada market basket
analysis. Terdapat
dua metodologi dasar dalam algoritma A-
priori yaitu[7]: a. Analisis pola frekuensi tinggi
Adalah tahap pembentukan kombinasi item yang memnuhi syarat minimum
support yang ditentukan. Nilai support pada suatu itemset diperoleh dengan
rumus :
support A =
jumlah transaksi mengandung A Sedangkan pada dua itemset atau lebih
diperoleh dengan rumus :
, =
b. Pembentukan aturan asosiasi Setelah menentukan nilai support pada
itemset frekuensi tinggi selanjutnya adalah membentuk aturan asosiasi
untuk menyatakan kuatnya hubungan kombinasi
itemset pada
transaksi. Minimal terdapat dua kandidat itemset
A dan itemset B dalam menentukan aturan asosiasi dan pada rules yang
telah tebentuk berlaku hukum asosiatif A
B tidak berlaku B A. Untuk menentukan aturan A
B digunakan rumus :
= |
3. HASIL PEMBAHASAN 3.1. Perhitungan
A-priori
a. Data Item Transaksi Item A = Gangguang Usus
Item B = Gangguan Lambung Item C = Alergi Obat
Item D = Infeksi Virus
Id.Transaksi Item Set Penyebab
1 Item A, item C, item D
2 Item A, item C, item D
3 Item A, item B
4 Item B, item C, item D
b. Mencari support masing-masing item Support A = Jumlah transaksi yang
sesuai A Total Transaksi Contoh = Dari transaksi diatas terdapat
4 transaksi dan 3 transaksi yang sesuai item A yaitu transaksi 1, 2 dan 3 maka
support = 3 4, dihasilkan 75.
Item Set Support
A 75
B 50
C 75
D 75
3 lingkungan fisik maupun rendahya
perilaku masyarakat untuk hidup bersih dan sehat[2].
Hasil Survey
Kesehatan Nasional
Surkesnas tahun 2009 Kejadian Luar Biasa KLB Diare terjadi di 15
provinsi dengan
jumlah penderita
sebanyak 5.756 orang, jumlah kematian sebanyak 100 orang atau CFR sebesar
1,74. CFR tahun 2009 tersebut lebih rendah dibandingkan tahun sebelumnya,
pada tahun 2006 sebesar 2,52 kemudian turun 1,26 pada tahun
2007. Angka ini naik 2,48 pada tahun 2008 dan turun 1,74 pada tahun
2009[3]. Salah satu langkah dalam pencapaian target MDG’s Goal ke-4
adalah menurunkan kematian anak menjadi 23 bagian dari tahun 1990
sampai pada 2015. Berdasarkan Survei Kesehatan Rumah Tangga SKRT,
Studi Mortalitas dan Riset Kesehatan Dasar dari tahun ke tahun diketahui
bahwa diare masih menjadi penyebab utama kematian balita di Indonesia.
Penyebab utama kematian akibat diare adalah tata laksana yang tidak tepat baik
di rumah maupun di sarana kesehatan. Untuk menurunkan kematian karena
diare perlu tata laksana yang cepat dan tepat[4].
Kemajuan teknologi informasi pada masa kini bergerak dengan cepatnya,
kebutuhan akan penyajian data sangat diperlukan untuk mendapatkan hasil
analisa berbagai bidang pekerjaan yang membuat informasi menjadi hal penting
dalam perkembangan masyarakat pada saat ini maupun dimasa yang akan
datang. Namun dengan besarnya data informasi yang telah dikelola sekian
lama terkadang tidak diimbangi dengan penyajian informasi yang memadai.
Didalam pengambilan keputusan tidak hanya mengandalkan data oprasional
saja akan tetapi data – data tersebut perlu dianalisa untuk mendapatkan
informasi mengenai potensi – potensi apa saja yang dapat dimanfaatkan oleh
pengambil keputusan. Hal ini mamicu lahirnya suatu cabang keilmuan baru
yang berkaitan
dengan penggalian informasi dengan metode yang dapat
mengolah data dalam jumlah besar yang dinamakan data mining.
Berdasarkan permasalahan di atas maka penulis perlunya suatu solusi untuk
mengetahui penyebaran penyakit diare. Misalkan mencari pasien yang terkena
diare berdasarkan jenis kelamin dan juga pasien terkena diare dari wilayah
kelurahan tertentu. Maka dari itu dalam penulisan tugas akhir ini mengambil
judul “Aplikasi Data mining Distribusi Penyakit
Diare Dengan
Metode Association Rule Menggunakan Algo-
ritma Apriori Studi Kasus Puskesmas Tambakboyo”
2. METODE 2.1. Diare
